(57)【要約】【課題】気象データの時系列データに基づいて、エネルギー需要の時系列の適切な予測値の計算を行なう。【解決手段】入力時系列データ５である３時間毎の気象データを入力し、この気象データの時刻の１時間前から６時間半後までにおける出力時系列データ８である冷熱デマンドの予測値に影響を与えるように出力するように各ノード間に重み係数２を設定したニューラルネットワーク７を構成する。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを用いてエネルギー需要を予測するエネルギー需要予測システムであって、
複数の時刻毎に、この時刻に関連付けた気象データを入力する入力手段と、
この入力手段により入力した気象データを用いて、前記気象データの時刻に応じて設定した範囲の時間に影響するようにエネルギー需要の予測値を算出する算出手段と
を備えたことを特徴とするエネルギー需要予測システム。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークにおける各層ノード間の重み係数は、
前記算出手段が、前記入力手段により入力した気象データを用いて、前記気象データの時刻に応じて予め設定された範囲の時間に影響するようにエネルギー需要の予測値を算出するように設定したことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークにおける各層ノード間の重み係数を記憶する重み係数記憶手段と、
この重み係数記憶手段に記憶された重み係数を読み出す重み係数読出し手段と
を備え、
前記ニューラルネットワークにおける各層ノード間の重み係数は、
前記重み係数読出し手段が読み出した重み係数に基づいて設定されることを特徴とする請求項２に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークにおける各層ノード間の重み係数の有無を示す情報を記憶する重み係数対応付け情報記憶手段と、
この重み係数対応付け情報記憶手段に記憶された重み係数対応付け情報を読み出す重み係数対応付け情報読出し手段と
を備え、
前記ニューラルネットワークにおける各層ノード間の重み係数は、
前記重み係数対応付け情報読出し手段により読み出した重み係数対応付け情報により前記重み係数が有ることが示された各層ノード間について、前記重み係数読出し手段が読み出した重み係数情報に基づいて設定される
ことを特徴とする請求項３に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項５】
前記入力手段は、前記気象データの属性を示すフラグをさらに入力することを特徴とする請求項１乃至請求項４のうち何れか１つに記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項６】
前記気象データは、時間経過により更新され、
前記入力手段は、前記更新された気象データを入力し、
前記算出手段は、前記入力手段が前記更新された気象データを入力するたびに、前記エネルギー需要の予測値を再び算出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のうち何れか１つに記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項７】
前記入力された気象データおよび前記算出されたエネルギー需要の予測値は日付の情報と関連付けられ、
前記気象データの過去データと、前記算出手段が算出した過去のエネルギー需要の予測値を、前記日付の情報と関連付けて保存するデータ保存手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項４のうち何れか１つに記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項８】
前記算出手段が前記エネルギー需要の予測値を算出した際に、前記データ保存手段が保存した、前記気象データの過去データおよび過去のエネルギー需要の予測値を取得する取得手段と、
この取得手段が取得した、前記気象データの過去データおよび過去のエネルギー需要の予測値と、前記算出手段が算出したエネルギー需要の予測値に基づいて、当該エネルギー需要の予測値を補正する補正手段と
を備えたことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項９】
前記気象データと、前記算出手段が算出したエネルギー需要の予測値を表示する表示手段を備えたことを特徴とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４のうち何れか１つに記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項１０】
前記気象データは、気温および湿度の予測値であり、
前記気象データの属性を示すフラグは、当該気象データと関連する曜日が平日であるか休日であるかを区別するフラグであり、
前記エネルギー需要の予測値は、熱需要の予測値であることを特徴とする請求項５に記載のエネルギー需要予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般産業プラントや発電プラント、熱供給プラントなどの各種プラントシステムにおいて、その運転・運用実績などにかかわる各種エネルギー需要データを予測するエネルギー需要予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般産業プラントや発電プラント、熱供給プラントなどの各種プラントシステムにおいて、その需給データなどを時系列に予測するシステムは数多く知られている。この中でもニューラルネットワークは非線形特性を持つことから複雑な各種時系列データの予測モデルとして広く普及している。
【０００３】
ニューラルネットワークは、複雑な構造をもつほど複雑な入出力特性をあらわすことができる。例えば、熱需要などの日負荷曲線を、ニューラルネットワークを使って予測する場合、例えば１時間毎の負荷を１日分出力するには出力が２４点必要になる。これを入力層がＮ点、中間層がＭ点、出力層が前記２４点の３層構造のニューラルネットワークを用いて構成すると、ノード間の接続数は（２４×Ｍ）×（Ｍ×Ｎ）となり、Ｍ＝Ｎ＝１０としても接続数は２４,０００となる。これらのノード間の重みをバックプロパゲーション法（逆誤差伝播法）などにより学習させる。
【０００４】
時系列のエネルギー需要を予測するシステムであるエネルギー需要予測システムの予測機能を構成するニューラルネットワークは、例えば特許文献１にあるような構成となっている。
【０００５】
図６に、従来のエネルギー需要予測システムに用いられるニューラルネットワークの各ノード間の接続関係を示す。ここで示されるニューラルネットワークは、３層構造をもち、入力が３時間毎の気温と湿度、出力が３０分毎の冷熱デマンド（需要）である、エネルギー需要予測システムの予測機能を構成するニューラルネットワークである。図６に示したニューラルネットワークのすべての入力層ノードとすべての中間層ノード、および、すべての中間層ノードとすべての出力層ノードは、それぞれ適切な重み係数を介して接続される。このためネットワーク構成が非常に複雑になり、複数の入力のうち、どの入力を変化させることにより、どの出力がどれだけ変化を受けるかが把握することが困難になる。
【０００６】
また、このように予測モデルが複雑になると、その自由度が増加する。このような非常に自由度が大きなニューラルネットワークモデルが存在し得るのに対し、熱需要などの日負荷曲線は日中にピークが来るなど大まかな傾向がみられる。このような大まかな予測を行なうデータに対して予測モデルが複雑すぎる場合には、出力データが、これまでに学習したデータにオーバーフィッティングしてしまう問題がある。
【０００７】
つまり、全ての入力層ノードとすべての中間ノード、および、すべての中間ノードとすべての出力層ノードが重み係数を介して接続されているニューラルネットワークモデルを用いて計算した日負荷曲線では、前述したオーバーフィッティングが発生するため、予測した日負荷曲線が実際の熱需要の日負荷曲線と大きく異なってしまう場合がある。
【０００８】
このオーバーフィッティングを解決する方法の一例として、小規模なニューラルネットワークを用いる方法がある。ネットワークを小さくすることで少ない自由度を持ったモデルを構成することになり、オーバーフィッティングの問題を避けることができる。例えば、日負荷曲線を、午前の立ち上がりと午後の立下り時間帯の日負荷曲線で特徴づける。次に、出力を、最高気温と最低気温を入力とするニューラルネットワークの出力として、これらの特徴量（代表値）を学習させる。そして、ニューラルネットワークから出力された特徴量から最も近い日の日負荷パターンを、予測値として出力する。
【０００９】
このようにするとオーバーフィッティングを抑えた予測モデルを構成することができる。しかし、この方法では日負荷曲線を最高気温と最低気温に関する特徴量であらわすため、日中の気温パターンを詳細に反映することができない。
【００１０】
日中の気温パターンを詳細に反映するためには、例えば、ニューラルネットワークの入力層のノードを８点として３時間毎の気象データを用い、出力層ノードを２４点として１時間毎の予測デマンドを出力する必要がある。しかし、前述のようにオーバーフィッティングの問題が避けられない。
【００１１】
このオーバーフィッティングを避けることを汎化と呼び、この実現方法として、以前から構造化という手法が広く研究されている。これは入出力変数を説明可能な単位に分割し、いくつかの小さな単位のニューラルネットワークを組み合わせ、全体としてニューラルネットワークとして動作させるものである。その学習方法についても盛んに研究され、種々の方法が知られている。
【特許文献１】特開平１０−８００６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
前述のようにニューラルネットワークを使った時系列データの予測を行なう場合、きめ細かな予測を行なうには規模の大きなニューラルネットワークが必要となる。このとき生ずるオーバーフィッティングを避けるためにネットワークを汎化する必要があり、そのひとつの方法として構造化という手法が提案されている。
【００１３】
しかし、入力が日中の気温分布、出力が熱需要の日負荷曲線といった、入出力がともに時系列データであるような場合を考えると、例えば、夕刻の気温は朝方の熱需要と何らかの相関はあるものの、その影響は小さい。一方、朝方の気温は日中から夕方にかけての熱需要と相関が大きく、実際に大きな影響を与えている。この例に示されるように、時系列データのある時刻の値が、時間的にさかのぼって他の時系列データの値に影響を与えることが非常に小さい場合があり、あるいは全くない場合もある。
【００１４】
このような現象は、気温や湿度などの気象データを示す時系列データから熱供給プラントの熱需要デマンドの時系列データを予測する場合に特に顕著であると考えられる。このように事象間の時間に関する因果関係を考慮する考え方は、制御工学の分野などでは深く浸透しているものの、エネルギー需要予測の分野では広く用いられているとはいえない。
【００１５】
そこで、本発明の目的は、かかる問題を解決し、気象データの時系列データに基づいて、エネルギー需要の時系列の適切な予測値の計算を行なうことが可能になるエネルギー需要予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
すなわち、本発明に係わるエネルギー需要予測システムは、ニューラルネットワークを用いてエネルギー需要を予測するエネルギー需要予測システムであって、複数の時刻毎に、この時刻に関連付けた気象データを入力する入力手段と、この入力手段により入力した気象データを用いて、前記気象データの時刻に応じて設定した範囲の時間に影響するようにエネルギー需要の予測値を算出する算出手段とを備えたことを特徴とする。このようなエネルギー需要予測システムを用いれば、エネルギー需要予測データのオーバーフィッティングを防ぎ、適切な予測値の計算を行うことが可能になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係わるエネルギー需要予測システムでは、気象データの時刻に応じて、ニューラルネットワークを介して予め指定した範囲の時間における予測値に影響するようにエネルギー需要の予測値を算出するので、複雑なニューラルネットワークで問題となるオーバーフィッティングを抑えつつ、詳細なエネルギー需要の予測データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。  
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。  
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムが備える、冷熱デマンドの予測演算を行なうためのニューラルネットワークの内部構造を示す図である。図２は、本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの概要図である。  
図１では、本発明の特徴である入出力時系列データの時刻に関する因果関係を模擬的に表している。図１に示したニューラルネットワークは、図２中に示されているニューラルネットワーク７に相当するため、図２について説明した後、改めて図１について説明する。
【００１９】
図２に示したように、本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムは、入力時系列データ５と入力フラグ６を入力として持つ。入力フラグ６は、入力時系列データ５の属性を示すフラグである。入力時系列データ５および入力フラグ６はニューラルネットワーク７の入力層（Ａ）に入力される。
【００２０】
ニューラルネットワーク７は、入力時系列データ５および入力フラグ６の入力にしたがって計算した出力時系列データ８を出力する。入力時系列データ５は、時刻「３：００」から「２４：００」までの３時間毎の気象データ（気温、湿度）である。本実施形態において、３時間毎の気温および湿度は、気象予報による予測値である。
【００２１】
入力フラグ６は、休日フラグである。休日フラグとは、気象データにかかる曜日が平日か休日かを区別するフラグであり、休日ならば“１”、平日ならば“０”と示される。本実施形態では、平日とは、月曜日から金曜日であって、かつ祝日でない日を指し、休日とは、土曜日、日曜日、および祝日を指す。また、出力時系列データ８は、時刻「０：００」から「２３：３０」までの３０分毎の冷熱デマンドの予測値である。
【００２２】
図２に示したニューラルネットワーク７は、入力層（Ａ）、中間層（Ｂ）、および出力層（Ｃ）でなる３層構造である。このニューラルネットワーク７の入力の数、つまり入力層（Ａ）のノード数は、前述した３時間毎の気温データを入力する８点、３時間毎の湿度データを入力する８点、および、休日フラグを入力する１点の計である１７点である。
【００２３】
また、中間層（Ｂ）のノードの数は、入力層（Ａ）の各ノードに入力した気象データと関連付けられた各時刻に対応する８点、および、休日フラグに対応する１点の計である９点である。中間層（Ｂ）の各ノードのうち８点のノードは、入力層（Ａ）の各ノードのうち、同じ時刻における気温データおよび湿度データがそれぞれ入力された２つの入力ノードとの接続の間に重みを有する。また、中間層（Ｂ）の各ノードのうち１点のノードは、入力層（Ａ）において休日フラグが入力された入力ノードとの接続に重みをもつ。
【００２４】
また、中間層（Ｂ）の各ノードは、出力層（Ｃ）の各ノードのうち、当該中間層（Ｂ）のノードとの接続に重みをもつ入力層（Ａ）のノードに入力される気象データの時刻および指定した範囲の時刻における冷熱デマンド予測値を出力するところの出力ノードとの接続に重みをもつ。
【００２５】
ただし、中間層（Ｂ）のノードのうち、入力フラグ６である休日フラグを入力した入力ノードとの接続に重みがある中間ノードは、出力層（Ｃ）の全てのノードとの接続に重みがある。
【００２６】
また、ニューラルネットワーク７の出力の数、つまり出力層（Ｃ）のノードの数は、前述した３０分毎の冷熱デマンド一日分の４８点である。ただし、入力層（Ａ）の各ノードのうち、休日フラグを入力した入力ノードに接続された中間層（Ｂ）のノードは、出力層（Ｃ）の全てのノードとの接続に重みが有る。
【００２７】
図１は、時刻「１２：００」に着目した際の、入出力の依存関係を示しているが、他の各時刻に着目して依存関係を示す場合でも、まったく同様である。このため本実施形態では、時刻「１２：００」に着目して、入出力時系列データの時間に関する因果関係を説明する。また、図１では、入力層（Ａ）において休日フラグを入力するノードと、この入力ノードとの接続に重みを有する中間層（Ｂ）のノード、さらにこの中間ノードとの接続に重みを有する出力ノードの図示は省略する。
【００２８】
入力時系列データ５のうち、時刻「１２：００」に該当する入力は、時刻「１２：００」における気温と時刻「１２：００」における湿度である。中間層（Ｂ）のノード３（図１参照）は、各気象データに対応した３時間毎の時刻のうち、１つの時刻の気温データと湿度データを入力した入力層（Ａ）のノード１との接続のみに重み係数２が有るので、例えば、時刻「１２：００」における気温データと時刻「１２：００」における湿度データを入力したノード１に接続される中間層ノード３は、他の時間帯、例えば、時刻「９：００」や「１５：００」における入力値が異なる気象データにはまったく影響を受けない。
【００２９】
本実施形態では、中間層（Ｂ）の各ノード３（図１参照）は、出力層（Ｃ）の各ノード４（図１参照）のうち、中間層ノード３との間に重み係数２が有る入力層ノード１に入力される気象データの時刻の１時間前から６時間３０分後までの３０分毎の時刻における冷熱デマンド予測値を出力するところの出力ノードとの接続に重み係数２が有る。
【００３０】
例として、図１に示した中間層（Ｂ）のうち、時刻「１２：００」における気温データと時刻「１２：００」における湿度データを入力した入力層ノード１との接続に重み係数２が有る中間ノード３は、時刻「１１：００」から「１８：３０」までの３０分毎の冷熱予測デマンドを得るための出力層（Ｃ）の各ノード４との接続にのみ重み係数２を有する。つまり、時刻「１２：００」における気象データは、時刻「１１：００」から「１８：３０」の範囲での冷熱デマンド予測値のみに影響を与えるようになる。
【００３１】
前述した、気象データの時刻に対する、デマンド予測の時間帯は、入力層ノード１に入力される気象データの各時刻の間隔（本実施形態では３時間）にしたがって設定したものであり、前述した、気象データの時刻の１時間前から６時間３０分後までの時間帯に限らず、例えば、気象データの時刻の間隔が異なる場合には、これに応じて、気象データの時刻に対する、デマンド予測の時間範囲を変更してもよい。
【００３２】
図１では一部省略しているが、他の入力ノード１、中間ノード３、出力ノード４についても前記同様の接続関係が３時間おきの各時刻の入力データについて設定してある。このため、出力層（Ｃ）の各ノード４のうち、例えば、時刻「１５：００」の冷熱デマンドの予測値を出力するノードは、時刻「９：００」、「１２：００」および「１５：００」における各気温データおよび湿度データを入力する入力層ノード１からの影響を受けることになる。よって、出力層（Ｃ）の他のノード４も、当該ノードが出力する冷熱デマンドの予測時間帯の３時間前乃至３時間後の時刻に対応付けられる気象データの入力層ノード１から影響を受けることになる。
【００３３】
図１に示したニューラルネットワークでは、出力層（Ｃ）の各ノード４において、気象データの複数の時刻と関連する入力層ノード１…から影響を受けている出力ノードが存在するが、これに限らず、気象データの各時刻に対する、冷熱デマンドの予測時間帯を全て独立させ、各予測時間帯を、１つの時刻と関連する入力層ノード１からの影響を受けるものとしても良い。
【００３４】
このように、各時刻の冷熱デマンドの予測データを出力する出力層（Ｃ）の各ノード４は、接続の重み係数２の設定により時間的順序関係をもって中間層（Ｂ）の各ノード３と接続される。
【００３５】
次に、入力層（Ａ）の各ノード１と中間層（Ｂ）の各ノード３との間、および、中間層（Ｂ）の各ノード３と出力層（Ｃ）の各ノード４との間の重み係数２の設定方法について説明する。重み係数２の設定は以下に示す２段階のステップに分けて行なう。
【００３６】
まず、第１のステップで、ニューラルネットワークの各ノードにおいて、前述したような時間的順序関係を示す重み係数以外の重み係数２はすべてゼロにする。重み係数２は各ノードの値との積演算を行なうことから、接続の重み係数２をゼロにしたノード間の接続関係はなくなる。つまり、重み係数２がゼロで接続されたノード間では一切の影響関係がなくなる。
【００３７】
第２のステップは、設定を行ったニューラルネットワークの学習である。図１に示したニューラルネットワークを実現するにあたり、ニューラルネットワークの学習方法で最も基本的なバックプロパゲーション法（逆誤差伝播法）を応用した。よく知られるようにバックプロパゲーション法は以下のようなアルゴリズムである。
【００３８】
手順（１）…ニューラルネットワークにランダムな値の重み係数２を設定する。  
手順（２）…手順（１）で重み係数２を設定したニューラルネットワークに入力値を与え出力値を計算する。  
手順（３）…手順（２）で与えた入力値に対応して出力させたい値と、現在の出力値の差分を計算する。  
手順（４）…手順（３）で計算した差分を出力層（Ｃ）から中間層（Ｂ）に逆伝播させる。  
手順（５）…手順（４）で逆伝播した値を使って重み係数２を更新する。  
手順（６）…手順（３）に戻り、差分値が一定以下ならば計算を止める。
【００３９】
この計算において、手順（５）を次の手順（５−２）に変更することで学習を行なう。
【００４０】
手順（５−２）…手順（４）で逆伝播した値を使って重み係数２を逐次更新する。ただし、第１のステップで重み係数２をゼロに設定した接続の重み係数は更新しない。
【００４１】
以上の第１のステップおよび第２のステップからなるアルゴリズムを用いて本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムが用いるニューラルネットワークの学習を行なう。
【００４２】
図３は、本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの機能ブロック図である。  
図３に示したように、本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムは、データ入力部９、予測演算機能１０およびデータ出力部１１を備える。データ入力部９は予測演算機能１０と接続される。予測演算機能１０はデータ出力部１１と接続される。予測演算機能１０は、図１に示したニューラルネットワーク、つまり、図２に示したニューラルネットワーク７の機能を実現し、気象データを入力して、冷熱デマンドの予測値を算出し、これを出力する。
【００４３】
図３に示したように、データ入力部９は、入力データ（入力値）１２を入力する。入力データ１２の具体例は、図２に示した、気象データの入力時系列データ５である。  
データ入力部９が入力を受け付けたデータは予測演算機能１０に出力される。このとき、予測演算機能１０は、重み係数ファイル１３を読み込む。重み係数ファイル１３は、図１に示したニューラルネットワークの各ノード間の全ての接続の重み係数２を設定したファイルである。具体的には、例えば、エネルギー需要予測システムにメモリを備え、このメモリを予測演算機能１０と接続し、メモリに重み係数ファイル１３を記憶する。重み係数ファイル１３の内容は、前述した重み係数の学習により逐次更新される。
【００４４】
そして、予測演算機能１０がデータ入力部９を介して入力データ１２を取得した際に、予測演算機能１０が、メモリに記憶された重み係数ファイル１３を読み込み、各ノード間の接続の重み係数２の情報を取得する。
【００４５】
また、予測演算機能１０は、重み係数ファイル１３を読み込むとともに、入出力対応付けファイル１４を読み込む。入出力対応付けファイル１４は、ニューラルネットワーク（図１参照）の各ノード間の重み係数２の有無を示すファイルである。各ノード間の重み係数２の有無は、前述のアルゴリズム、つまり、重み係数２の設定における第１のステップにしたがって設定される。予測演算機能１０は、入出力対応付けファイル１４を読み込むことで、時間に関する因果関係により重み係数２がゼロに設定された接続を取得する。
【００４６】
具体的には、例えば、前述したメモリを予測演算機能１０と接続し、このメモリに入出力対応付けファイル１４を記憶する。予測演算機能１０は、データ入力部９を介して入力データ１２を取得した際に、メモリに記憶された入出力対応付けファイル１４を読み込む。入出力対応付けファイル１４の内容は予め設定された内容であり、前述した重み係数２の学習がなされても変化しない。
【００４７】
予測演算機能１０は、重み係数ファイル１３と入出力対応付けファイル１４を読み込んだ際に、各ノード間の接続のうち、入出力対応付けファイル１４により重み係数２が有ることが示された接続に関し、重み係数ファイル１３により設定された重み係数２を設定する。予測演算機能１０は、ニューラルネットワーク（図１参照）の各ノード間の重み係数２の設定が終了した後に、各時刻における冷熱デマンドの予測値を算出する。
【００４８】
予測演算機能１０により算出された結果は、データ出力部１１を介して出力データ（予測値）１５として出力される。出力データ１５の具体例は、図２に示した、冷熱予測デマンドの出力時系列データ８である。本実施形態において、データ出力部１１は、出力データ１５を、紙などに印刷して出力する。
【００４９】
前述した入力データ１２である気温と湿度が更新された場合の処理について説明する。予測演算機能１０は、データ入力部９を介して入力された入力データ１２（図２参照）の少なくとも一部が更新された場合には、冷熱デマンドの予測値を再計算し、これを、データ出力部１１を介して出力データ１５として出力する。
【００５０】
例えば、日中の時刻「１３：００」に気温予測値が更新され、時刻「１５：００」における気温予測値を新しい予測値に更新する場合、朝方の時刻の冷熱の予測デマンドが時刻「１５：００」以降に更新された予測気温によって変化することは望ましくない。  
このため、図１に示したニューラルネットワークを用いたエネルギー需要予測システムでは、あらかじめ設定した関係である、入出力データの時刻に関する因果関係に依存して、出力データ１５の一部のみを変化させることができる。
【００５１】
以上のように、本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、予測演算に用いるニューラルネットワークの構造を汎化し、入出力の事象間の時間に関する因果関係を考慮した上で、エネルギー需要の予測値の時系列データを出力することができる。よって、実際のエネルギー需要に対し、エネルギー需要の予測値が大幅に異なる現象を無くすことができるので、適切なエネルギー需要予測を行なうことができるようになる。
【００５２】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るエネルギー需要予測システムの構成は、図１〜図３に示したものと基本的にほぼ同様であるので、同一部分には同一符号を付して、その説明は省略する。
【００５３】
図４は、本発明の第２の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの機能ブロック図である。  
図４では図示はしていないが、本実施形態にしたがったデータ入力部９は、図３に示したように、入力データ１２の入力を受け付ける。予測演算機能１０は、図３に示したように、重み係数ファイル１３と入出力対応付けファイル１４を読み込む。また、データ出力部１１は、図３に示したように、出力データ１５を出力する。
【００５４】
図４において、データ入力部９が入力する入力データ１２、予測演算機能１０が入力する重み係数ファイル１３と入出力対応付けファイル１４、およびデータ出力部１１が出力する出力データ１５は、第１の実施形態で説明したものと同様である。ただし、入力データ１２、および予測演算機能１０が出力したデータは、前述した時刻に加え、日付の情報と関連付けられる。
【００５５】
図４に示したように、本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、第１の実施形態で説明したシステム（図３参照）と異なり、予測補正機能１６とデータ保存機能１７を備える。
【００５６】
予測補正機能１６は、第１の実施形態で説明した予測演算機能１０とデータ出力部１１の間に設けられる。データ保存機能１７は、予測演算機能１０、予測補正機能１６、およびデータ出力部１１と接続される。また、データ入力部９はデータ保存機能１７と接続される。
【００５７】
予測演算機能１０は、計算した冷熱デマンドの予測データを予測補正機能１６およびデータ保存機能１７に出力する。データ保存機能１７は、データ入力部９に入力された入力データ１２と、予測演算機能１０が出力したデータである冷熱デマンドの予測値を取得し、これを日付時刻の情報と関連付けて保存する。
【００５８】
予測補正機能１６は、データ保存機能１７が保存したデータと、予測演算機能１０が出力した、各時刻の冷熱デマンドのデータを取得し、これら取得したデータに基づき、冷熱デマンドの補正値を計算し、この計算結果を、元の冷熱デマンドのデータに反映させる。そして、予測補正機能１６は、前述のように補正値を反映させた冷熱デマンドのデータをデータ出力部１１に出力する。以降の処理は、第１の実施形態で説明した処理と同様である。
【００５９】
以上のように、本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、第１の実施形態で説明したシステムにデータ保存機能１７を新たに設け、この機能により保存したデータを、データ出力部１１または他の機能により出力するので、過去の入出力データをさかのぼって閲覧することが可能である。これにより、システムに問題が生じた場合に原因を調査することが可能になる。
【００６０】
また、第１の実施形態で説明したシステムに予測補正機能１６を新たに設け、この予測補正機能１６を用いて、データ保存機能１７により保存された過去の気象データおよび冷熱デマンドの予測結果から、予測演算機能１０が計算した冷熱デマンドの予測値の補正を行なう。よって、冷熱デマンドの、より適切な予測データを得ることができる。
【００６１】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るエネルギー需要予測システムの構成は、図１、図２および図４に示したものと基本的にほぼ同様であるので、同一部分には同一符号を付して、その説明は省略する。
【００６２】
図５は、本発明の第３の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの機能ブロック図である。  
図５では図示はしていないが、本実施形態にしたがったデータ入力部９は、図３に示したように、入力データ１２の入力を受け付ける。予測演算機能１０は、図３に示したように、重み係数ファイル１３と入出力対応付けファイル１４を読み込む。また、データ出力部１１は、図３に示したように、出力データ１５を出力する。
【００６３】
図５に示したデータ入力部９が入力する入力データ１２、予測演算機能１０が入力する重み係数ファイル１３と入出力対応付けファイル１４、およびデータ出力部１１が出力する出力データ１５は第１の実施形態で説明したものと同様である。ただし、入力データ１２、データ出力部１１が出力したデータには、日付時刻の情報が関連付けられる。
【００６４】
図５に示したように、本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、第２の実施形態で説明したシステムと異なり、表示部１８を備える。表示部１８は、データ入力部９およびデータ出力部１１と接続される。表示部１８は、モニタ装置であり、データ入力部９に入力された入力データ１２と、予測演算機能１０が出力したデータを取得して、これを画面表示する。
【００６５】
以上のように本実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、表示部１８を新たに備えることで、エネルギー需要予測システムの入出力データを、モニタ画面を通して確認することができる。
【００６６】
図５では、第２の実施形態で説明したエネルギー需要予測システムに表示部１８を備えた形態を示したが、第１の実施形態で説明したシステム（図３参照）のデータ入力部９およびデータ出力部１１に表示部１８を接続した形態でもよい。
【００６７】
以上説明した、各実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムでは、冷熱の需要予測値を計算したが、これに限らず、エネルギーの需要であれば、他の需要の予測値を計算するものとしてもよい。
【００６８】
なお、この発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムが備える、予測演算を行なうためのニューラルネットワークの内部構造を示す図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの概要図。
【図３】図２に示したエネルギー需要予測システムの機能ブロック図。
【図４】本発明の第２の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの機能ブロック図。
【図５】本発明の第３の実施形態にしたがったエネルギー需要予測システムの機能ブロック図。
【図６】従来のエネルギー需要予測システムに用いられるニューラルネットワークにおける入力時系列データと出力時系列データの関係を表す図。
【符号の説明】
【００７０】
１…入力ノード、２…重み係数、３…中間ノード、４…出力ノード、５…入力時系列データ、６…入力フラグ、７…ニューラルネットワーク、８…出力時系列データ、９…データ入力部、１０…予測演算機能、１１…データ出力部、１２…入力データ、１３…重み係数ファイル、１４…入出力対応付けファイル、１５…出力データ、１６…予測補正機能、１７…データ保存機能、１８…表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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